« Classification multiétiquettes » : différence entre les versions

Dernière version du 27 janvier 2024 à 16:32

Définition

En apprentissage automatique, la classification multiétiquettes ou la classification multisorties est une variante du problème de classification où plusieurs étiquettes de classe non exclusives peuvent être attribuées à chaque instance.

Complément: Attention! Il faut bien distinguer entre le problème de classification multiclasses et et le problème de classification multiétiquettes. En effet, on peut très bien avoir un problème de classification multiclasses mais monoétiquette. Par exemple, la classification d’une fleur d’iris entre les trois espèces possibles: setosa, versicolore, virginica. On a ici trois classes, mais un exemplaire d’iris ne peut appartenir qu’à une seule espèce, donc c’est une classification monoétiquette.

Français

classification multiétiquettes

classification multisorties

Anglais

multi-label classification

multi-output classification

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

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-==en construction==
+== Définition ==
+En apprentissage automatique, la classification multiétiquettes ou la classification multisorties est une variante du problème de classification où plusieurs étiquettes de classe non exclusives peuvent être attribuées à chaque instance.
-== Définition ==
+Complément:
-XXXXXXXXX
+Attention! Il faut bien distinguer entre le problème de classification multiclasses et et le problème de classification multiétiquettes. En effet, on peut très bien avoir un problème de classification multiclasses mais monoétiquette. Par exemple, la classification d’une fleur d’iris entre les trois espèces possibles: setosa, versicolore, virginica. On a ici trois classes, mais un exemplaire d’iris ne peut appartenir qu’à une seule espèce, donc c’est une classification monoétiquette.
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''classification multiétiquettes'''
+'''classification multisorties'''
 == Anglais ==
-''' Multi-label classification'''
+'''multi-label classification'''
-In machine learning, multi-label classification and the strongly related problem of multi-output classification are variants of the classification problem where multiple labels may be assigned to each instance. Multi-label classification is a generalization of multiclass classification, which is the single-label problem of categorizing instances into precisely one of more than two classes; in the multi-label problem there is no constraint on how many of the classes the instance can be assigned to.
+'''multi-output classification'''
-Formally, multi-label classification is the problem of finding a model that maps inputs x to binary vectors y (assigning a value of 0 or 1 for each element (label) in y).
+== Sources ==
-<small>
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-label_classification  Source : Wikipedia  Machine Learning ]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:vocabulary]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]